numpy中的判斷
如vector=numpy.array([5,10,15,20])
vector== 10
那麼這時候輸出出來的就會是array([false true false false],dtype=bool)
這個判斷對於矩陣也適用，『==』對於每個元素進行判斷並且返回值
equil_ten=( vector == 10)
那麼此時equil_ten變數中所儲存的值就是[10]
他會把true的值給返回回來
對所需要的值進行賦值
比如說我想要將vector 中是5和10的數值進行變換成50,那麼此時我可以這麼寫:
ten_and_five=(vector == 10) | (vector == 5) #查詢的結果賦值給ten_and_five
vector[ten_and_five]=50 #對其進行賦值
print(vector)
輸出的結果為
[50,50,15,20]
型別轉換
如vector=vector.astype(float)
print(vector)
那麼此時輸出為:
[5.,10.,15.,20.]
numpy 中的astype函式可以實現對型別的轉換
求最大值和最小值
numpy中提供max和min兩種函式
對矩陣第一行或者矩陣第一列進行計算時
如matrix=numpy.array([[30,40,50],[30,40,50],[30,40,50]])
print(matrix.sum(axis=1)
得到的結果就是
array([90,120,150])
這是按行進行加法運算，若是按列則axis=0
同理，若求矩陣中一行的最大值或最小值
如求一行最小值
matrix.min(axis=1)
得到的結果為
array([30,30,30])
python numpy學習筆記
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